good-turing平滑方法的缺点改进

如果good-turing平滑方法里面，训练的数据不是连续的，比如N1=9；N2=0；N3=100；N4=0；N5=0,；N6=20；这样的情况里，如果需要计算r=3，显然就是0了；如果需要计算r=6时的，那么也没法计算，因为显然r=7的数据不存在，N7=0，得到的结果也是0，这两个问题又怎么办呢？
此外，在我的bigram模型里面，如果说第一个词s1是已收录词典里面没有的，那么，对于出现了的词对：s1 s2，他们的概率 P（s2|s1）又如何计算呢？